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製薬企業のための「説明できる売上予測」実践講座

製薬企業のための「説明できる売上予測」実践講座

~Excel演習で身につける、構造モデル設計から意思決定サマリーまで~
オンライン 開催 PC実習付き デモ付き

概要

本セミナーは、売上構造の基本4要素 (患者数×治療日数×薬価×シェア) を起点に、データ不備下での変数設計、回帰分析による過去バイアスの事前検知、そして上限・下限を定量化する3点シナリオ分析までを体系的に解説いたします。

配信期間

  • 2026年11月25日(水) 12時30分 ~ 2026年12月3日(木) 16時30分

お申し込みの締切日

  • 2026年12月1日(火) 16時30分

受講対象者

  • 製薬・ヘルスケア企業のマーケティング部門・事業企画部門・経営企画部門の担当者・リーダー
  • R&D部門において需要予測・上市準備フェーズの売上計画に携わる担当者
  • 上市後の製品の成長シナリオ管理・ライフサイクル管理において、説明資料の根拠づくりに課題を感じているスタッフ
  • 予測モデルの引き継ぎや、根拠資料の標準化・ブラックボックス化解消に課題を感じている管理者

修得知識

  • 薬価・患者数・シェアのうち「前提として受け取ってよいもの」と「自ら推計すべきもの」を、実務上の判断基準に基づいて即座に切り分けられる
  • データが不整備な実務環境で、何を使えるか・何を作るかを判断し、情報源の優先順位に従って変数を選択できる
  • Excelで回帰分析を実行し、係数・R2・残差を上司や意思決定者が理解できる言葉で説明できる
  • 上司から「なぜこの係数か」と問われたとき、3種類の根拠の出所のいずれかを即座に提示できる
  • 楽観バイアスを残差グラフから発見し、意思決定者向けの1枚説明資料に落とし込める

プログラム

 「その患者数の根拠は?」「シェアの前提はなぜその数値なのか?」
 売上予測が会議で差し戻される時、指摘されるのは計算式の誤りではない。前提 (アサンプション) を説明できないことである。
 根拠が担当者の感覚値にとどまっている。担当者が出所を不明確のまま設定している。楽観バイアスが入っているのに誰も気づいていない。こうした予測は、いずれ会議の場で行き詰まる。
 本講座は、「数字を作る作業」から「意思決定者が即断できる根拠を作る」プロセスへの転換を目的とする実践講座である。売上構造の基本4要素 (患者数×治療日数×薬価×シェア) を起点に、データ不備下での変数設計、回帰分析による過去バイアスの事前検知、そして上限・下限を定量化する3点シナリオ分析までを体系化する。
 Excelを用いたライブ演習を通じて、実務でそのまま使える入力フォーマットと1枚サマリーの構築手順を習得する。「差し戻されない予測」を、翌日から自分の手で作れるようになりたい方は、ぜひこの機会にご参加ください。

  1. ステップ1 : 意思決定を動かす売上予測の設計思想
    • 売上予測における「精度追求」と「説明可能性」のトレードオフ
    • 社内会議で差し戻しを発生させる4大要因と処方箋
    • 製品フェーズ別の予測アプローチ分岐 (既存品 vs 新製品)
    • 全体シミュレーションの対象期間設定 (学習・検証・将来予測)
  2. ステップ2 : 売上構造の分解とアサンプション (前提条件) の標準化
    • 売上構造の基本4要素 (患者数・治療日数・1日薬価・処方シェア) への分解
    • 前提データの切り分け技術
    • データ不足・不整備な環境における代理変数選定手順
    • 情報源の優先順位ルール
    • 演習1 : アサンプション (前提記録) テーブルの作成
  3. ステップ3 : 実績データの検証と過大評価 (バイアス) の検知
    • 前処理の実務判断 (欠損・異常値の除外と補填ロジックの記録)
    • 制度変更・競合参入などの構造変化点に対する手動設定アプローチ
    • 回帰分析を実行する目的 (将来自動予測ではなくトレンド・バイアス検証)
    • 統計出力の読み解き (係数・符号・p値・R2の実務的解釈)
    • 演習2 : 回帰分析の実行と回帰影響額の試算
    • モデル精度評価 (MAPE・RMSE) の閾値と実務的許容限界
    • 残差推移からの「楽観バイアス」の早期発見
    • 演習3 : 精度・バイアス評価
  4. ステップ4 : シナリオ分析によるリスク・アップサイドの定量化
    • 3点シナリオ (Base / Upside / Downside) の定義と設定作法
    • 感度分析を用いた「最優先で調査・モニタリングすべき変数」の特定
    • イベント影響 (薬価改定・競合参入) の動的月次推移への組み込み
    • 演習4 : 将来36か月シミュレーションと主要ドライバーの特定
  5. ステップ5 : マネジメント層の意思決定を促す報告資料の構築
    • 意思決定者が求める「3つの問い (根拠・信頼度・次の行動) 」
    • 報告資料に必要な「9要素」の構造的マッピング
    • 生成AIの取り扱い
    • 演習5 : 意思決定者向けサマリーの集約・作成
    • 質疑応答

講師

主催

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
複数名
: 22,500円 (税別) / 24,750円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

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    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,000円(税別) / 46,200円(税込)
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    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
  • R&D支援センターからの案内を希望しない方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)

アーカイブ配信セミナー

  • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
  • 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
  • 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
  • 視聴期間は2026年11月25日〜12月3日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
  • セミナー資料は別途、送付いたします。

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